## DASHBOARD MONITORING ALUMNI DENGAN TEKNOLOGI BUSINESS INTELLIGENCE PADA SISTEM TRACER STUDY UNDIKSHA
Made Diah Arista Devi 1,* , I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi 2, , I Ketut Resika Arthana 3
1,2 Prodi Sistem Informasi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Kejuruan Universitas Pendidikan Ganesha, Jln. Udayana No. 11 Singaraja 81116 INDONESIA 3 Prodi Ilmu Komputer Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Kejuruan Universitas Pendidikan Ganesha, Jln. Udayana No. 11 Singaraja 81116 INDONESIA

## Abstrak
Universitas Pendidikan Ganesha telah mengembangkan sistem survei penilaian diri untuk alumni  semua  program  studi  dan  tingkat  pascasarjana  berupa  sistem  informasi tracer study . Sistem ini dikelola oleh UPT PKKM Undiksha pada Divisi Tracer Study. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan dashboard  monitoring yang  mampu menyampaikan  informasi  tentang  hasil  survei  alumni  melalui  teknologi business intelligence . Dashboard  monitoring ini,  nantinya  mampu  menampilkan  visualisasi  data secara singkat, mudah dipahami dan lebih menarik bagi pengguna. Metode BI Roadmap dan software Microsoft Power BI Desktop digunakan untuk tahapan pengembangan dashboard monitoring ini.  Dalam  proses  pengujian  sistem  menggunakan  metode  UAT  ( User Acceptance Testing ) jenis Black Box Testing sebagai cara bagi pengguna untuk berinteraksi langsung  dengan dashboard  monitoring. Data  yang  digunakan  adalah  hasil  survei mahasiswa yang lulus tahun 2019-2021. Hasil dari penelitian ini adalah sistem dashboard monitoring alumni  berdasarkan  hasil  survei  alumni  pada  sistem tracer  study Undiksha. Dashboard monitoring ini akan menampilkan beragam grafik informasi dengan 4 halaman dashboard, yaitu halaman Utama, Pekerjaan, Persebaran Alumni dan Sumber Dana. Pada proses  pengujian  sistem  menggunakan  4  penguji,  yaitu  Ketua  Divisi  Tracer  Study, Koordinator  Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Informatika,  Wakil  Rektor  Bidang Akademik  dan  Kerjasama  serta  Wakil  Rektor  Bidang  Kemahasiswaan,  Hubungan Masyarakat  dan  Alumni.  Hasil  pengujian dashboard  monitorin g ini  menyatakan  bahwa dashboard  monitorin g  alumni  mampu  bekerja  dengan  baik  dan  dapat  menampilkan informasi tracer study yang dibutuhkan kepada pengguna.

## Abstract
Ganesha University of Education has developed a self-assessment survey system for alumni of all study programs and postgraduate levels in the form of a tracer study information system. This system is managed by UPT PKKM Undiksha in the Tracer Study Division. The purpose of this research is to develop a monitoring dashboard that is able to convey information about alumni survey results through business intelligence technology. This monitoring dashboard will be able to display data visualizations in a short, easy to understand and more attractive way for users. The BI Roadmap method and the Microsoft Power BI Desktop software are used for the development stages of this monitoring dashboard. In the system testing process using the UAT (User Acceptance Testing) method, the Black Box Testing type as a way for users to interact directly with the monitoring dashboard. The data used is the results of a survey of students who graduated in 2019-2021. The results of this study are an alumni monitoring dashboard  system  based  on  the  results  of an  alumni survey  on  the  Undiksha  tracer study system.  This  monitoring  dashboard  will  display  a  variety  of  information  graphics  with  4 dashboard pages, namely the main page, jobs, distribution of alumni and sources of funds. In the system testing process, 4 testers were used, that is the Head of the Tracer Study Division,
Kata Kunci: Tracer Study , Business Intelligence , BI Roadmap , User Acceptance Testing (UAT)
Keywords: Tracer Study, Business Intelligence,
BI Roadmap, User Acceptance Testing (UAT)
* Korespondensi E-mail: diah.arista@undiksha.ac.id
the  Coordinator of  the Informatics Engineering Education Study Program, the Deputy Chancellor for Academic and Cooperation  Affairs  and  the  Deputy  Chancellor  for  Student  Affairs,  Public  Relations  and  Alumni.  The  results  of  this monitoring dashboard test state that the alumni monitoring dashboard is able to work properly and can display the required tracer study information to users.

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  adalah institusi pendidikan  tinggi  yang  melaksanakan  pembelajaran  akademik  dan profesi dalam beragam ilmu pengetahuan dan teknologi. Suatu universitas memiliki banyak fakultas dan program studi yang harus selalu dipantau untuk memberikan informasi terkait kinerja mahasiswa. Tujuan utama pendidikan di perguruan tinggi adalah menghasilkan lulusan berkualitas  dan hal tersebut dapat diukur melalui perfoma mahasiswanya. Perguruan tinggi di Indonesia memakai metode tracer study untuk memantau perkembangan informasi dari alumni sebagai tolak ukur tingkat kualitas universitas tersebut. Dengan tracer study dapat menjelaskan hubungan antara pendidikan tinggi dan dunia profesional, menilai hubungan pendidikan tinggi, menginformasikan stakeholder, melengkapi  persyaratan akreditasi institusi pendidikan tinggi dan mendukung pengembangan kurikulum baru. Universitas Pendidikan Ganesha adalah salah satu institusi yang mengembangkan sistem survei penilaian diri berupa sistem informasi tracer study Undiksha.  Sistem  ini  bertujuan  untuk  melacak  riwayat  alumni  semua  program  studi  dan  tingkat pascasarjana.  Sistem  ini  memiliki  dashboard  berbasis  web  yang  secara  instan  menampilkan  grafik  data alumni  berdasarkan  fakultas,  jurusan,  program  studi  dan  tahun  lulus.  Berdasarkan  hasil  observasi  dan wawancara diperoleh beberapa permasalahan, yaitu pimpinan masih perlu lebih memahami informasi dan penjelasan detail terkait informasi tracer study pada laporan, tampilan sistem tracer study masih kurang detail  terkait  pekerjaan  alumni  serta  tampilan  visualisasi  data  kurang  beragam.  Sehingga  dibutuhkan teknologi informasi yang dapat menyediakan beragam visualisasi data secara singkat, mudah dipahami dan menarik dalam bentuk dashboard monitoring. Penerapan  teknologi  BI  ( Business  Intelligence )  dapat  memudahkan  para  pimpinan  untuk  melihat perkembangan  dan  menganalisis  data  tracer  study  secara  akurat.  Teknologi  BI  dapat  menyajiakan  dan mengolah  data  menjadi  informasi  yang  membantu  pimpinan  mengambil  tindakan  dan  mendukung pengambilan  keputusan  yang  tepat. Teknologi  BI  juga  memiliki  visualisasi  data  yang  beragam  sehingga penyajian data kompleks tracer study lebih mudah dipahami dan penyampaian informasi kepada pengguna lebih jelas dan efektif. Adapun beberapa penelitian terkait teknologi business intelligence , yaitu penelitian yang menghasilkan dashboard visualisasi data yang menggambarkan pengaruh aktivitas keseharian dan usia  mahasiswa  terhadap  perolehan  IPK  (Indeks  Prestasi  Kumulatif)  dalam  bentuk  visual  grafik menggunakan  data  lulusan  STMIK  Sentra  Pendidikan  Bisnis  Samarinda  (Mirwansyah  et  al.,  2019). Penelitian yang menghasilkan dashboard business intelligence untuk mendukung pengambilan keputusan serta  sistem monitoring mahasiswa  dan  lulusan,  dimana  laporan  atau  penyajian  informasi  data  dalam bentuk  grafik  (Handho  &  Purnamasari,  2020).  Penelitian yang  menghasilkan dashboard visualisasi  data yang dapat menampilkan informasi yang dibutuhkan oleh stakeholder pada departemen marketing untuk membantu dalam pengambilan keputusan di PT. Suryaplas Intitama (Steven et al., 2021). Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan dashboard  monitoring yang  mampu menyampaikan informasi tentang hasil survei alumni melalui teknologi business intelligence. Dashboard ini, nantinya mampu menampilkan visualisasi data secara singkat, mudah dipahami dan lebih menarik  bagi pengguna.  Proses  perancangan dashboard ini  menerapkan  metode  BI Roadmap menggunakan  data arsitektur Nine-Step Ralph  Kimball .  Dalam  proses  ini,  metode  OLAP  ( Online  Analytical  Processing ) digunakan sebagai analisis data di database memaikai pemodelan data berupa star schema sehingga lebih mudah  dipakai  dan  dimengerti  bagi  pengguna.  Pada  pengujian dashboard ini  menerapkan  metode  UAT ( User  Acceptance  Testing) jenis Black  Box  Testing .  Pengujian  ini  merupakan  proses  verifikasi  terkait penanganan  yang  diberikan  dan  melihat  hasil  kinerja dashboard berdasarkan  data  uji,  mengecek fungsionalitas serta keandalan dashboard monitoring ini.

## 2. METODE
Penelitian ini bersifat kualitatif. Data utama penelitian adalah hasil kuesioner online yang telah diisi oleh para lulusan tahun 2019 – 2021 yang menjadi target responden pada sistem tracer study . Data-data yang  dikumpulkan  terkait  informasi  tentang dashboard  monitoring menggunakan  teknologi  informasi business intelligence dari buku, jurnal, e-book situs-situs internet dan penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian ini.
Gambar  1. Business Intelligence Roadmap (Moss & Atre,2003)
Penelitian  ini  menggunakan  metode  BI Roadmap oleh  Moss  &  Atre  (2003)  sebagai  proses pengembangan sistem dashboard moniotoring ini yang dibagi menjadi enam tahapan sebagai berikut;
1) Justification adalah tahapan awal dalam merancang sebuah aplikasi BI untuk mengukur kebutuhan bisnis  yang  menimbulkan  proyek  pengembangan  baru.  Dalam  tahapan  ini  memiliki  satu  kegiatan utama, yaitu Business Case Assessment sebagai berikut;
a. Business Case Assessment tentang permasalahan bisnis atau peluang bisnis dan penanganan BI yang direkomendasikan.  Dalam  kegiatan  ini  meliputi  menentukan  data,  mendefinisikan  masalah, mengajukan solusi, pemeriksaan data, mengumpulkan informasi penting seperti strategi, tujuan, dan sasaran organisasi.
2) Planning adalah  tahapan  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  infrastruktur  perencanaan  awal,  yaitu teknologi informasi yang dibutuhkan, waktu penelitian dan pemilihan sumber data. Dalam tahapan ini memiliki dua kegiatan utama, yaitu Enterprise Infrastructure Evaluation dan Project Planning sebagai berikut;
a. Technical Infrastructure Evaluation yaitu Infrastruktur bisnis harus mendukung aplikasi BI yang dihasilkan. Dengan tujuan aplikasi BI dapat berfungsi dengan baik sesuai kebutuhan bisnis.
b. Non - Technical Infrastructure Evaluation yaitu Perencanaan proyek harus didefinisikan sedetail mungkin dan proses perkembangan harus diawasi dan dilaporkan, sehingga perancangan aplikasi BI dapat diselesaikan tepat waktu.
3) Business  Analysis adalah  tahap  ini  dilakukan  analisis  sumber  data,  menunjukkan  analisis  detail masalah  bisnis  dan  kebutuhan  informasi  yang  menentukan  data  apa  yang  akan  dimasukkan  dalam proses ETL, termasuk analisis kualitas data. Tahapan ini bertujuan untuk memperoleh gambaran dari kebutuhan  bisnis  sebagai  solusi  yang  potensial.  Dalam tahapan  ini  memiliki  empat  kegiatan  utama, yaitu Project  Requirement  Definition,  Data  Analysis,  Application  Prototyping,  Metadata  Repository Analysis sebagai berikut;
a. Project  Requirement  Definition yaitu  memeriksa  infrastruktur  yang  ada  terhadap  infrastruktur yang  dibutuhkan,  baik  teknis  maupun  non  teknis  sehingga  dapat  dilakukan  implementasi berdasarkan aplikasi BI
b. Data Analysis yaitu memeriksa kualitas atau analisa data baik atau tidak. Sumber data pada aplikasi BI adalah data warehouse dan kemudian melalui proses ETL untuk melakukan proses ekstraksi data, transform dan load ke  data warehouse .  Selanjutnya  proses  pembersihan  data  untuk menentukan data-data yang bernilai noise kemudian di cleansing .
c. Application Prototyping yaitu aktivitas untuk merancang fitur, mendefinisikan gambaran aplikasi, laporan  dan query yang  akan  dibuat  berdasarkan  kebutuhan  bisnis  dan  disepakati  sebagai prototype .
d. Metadata  Repository  Analysis yaitu  kegiatan  menghasilkan  analisis metadata yang  diperlukan untuk  mengubah  bentuk  data  menjadi  informasi  terkait  data  yang  akan  digunakan,  seperti informasi detail dari metadata serta struktur dan fungsi data yang ada.
4) Design adalah tahapan ini aplikasi BI telah merancang data warehouse , merancang database dan ETL design .  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  memahami  aplikasi  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  bisnis. Dalam tahapan ini memiliki empat kegiatan utama, yaitu Database Design, ETL Design dan Metadata Repository Design sebagai berikut;
a. Database Design yaitu perancangan database ini sebagai pendukung aplikasi yang akan dibangun dengan schema star atau snowflake .
b. ETL Design yaitu perancangan ETL design dilakukan bila kualitas data kurang baik, namun bila data sudah baik maka proses ini tidak diperlukan.
c. Metadata  Repository  Design yaitu  perancangan metadata  repository ini  dilakukan  untuk menggambarkan database sumber yang digunakan. Proses ini akan memberikan informasi field terkait jenis field , dan ukuran field dari tabel dimensi dan tabel fakta.
5) Construction adalah tahapan ini, melakukan pembangunan aplikasi BI menyediakan sebuah return of investment berdasarkan  tenggat  waktu  yang  ditetapkan.  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  melakukan pembangunan data warehouse, pembangunan dashboard menggunakan tools BI dan melakukan proses eksekusi data ETL. Dalam tahapan ini memiliki tiga kegiatan utama, yaitu ETL Development, Application Development dan Metadata repository Development sebagai berikut;
a. ETL Development yaitu  proses  ekstraksi  data  dilakukan  dalam  pembuatan  BI dashboard dan dilakukan cleaning untuk mengurangi noise pada data agar tidak terjadi error saat loading ke dalam data warehouse .  Proses transform akan  mengubah  bentuk  data  sesuai  kebutuhan.  Proses  ini dilakukan bila kualitas data buruk, namun bila kualitas data tersebut baik maka proses ini tidak diperlukan.
b. Application Development yaitu proses membuat dashboard BI dan hasil gambaran aplikasi BI yang dibangun.
c. Metadata  Repository  Development yaitu  menampilkan  hasil  dari  setiap  penyimpanan metadata yang dibangun sesuai informasi yang akan dibuat, dimana penyimpanan metadata tersebut berisi data OLAP.
6) Deployment adalah  tahapan  ini,  melakukan  implementasi  sistem business  intelligence dengan penyesuaian  terhadap  pengguna  yang  akan  menggunakan  sistem.  Dalam  tahapan  ini  memiliki  dua kegiatan utama, yaitu Implementation dan Release Evaluation sebagai berikut;
a. Implementation yaitu proses penyesuaian dan percobaan pada sistem business intelligence sebelum benar – benar digunakan, termasuk media yang akan digunakan oleh sistem dan pengguna yang telah terlibat dalam pembuatan sistem serta pengguna yang akan menggunakan sistem business intelligence . Dalam penelitian ini, menerapkan pengujian metode UAT ( User Acceptance Testing ) jenis Black Box Testing untuk pengujian fungsional sistem.
b. Release  Evaluation yaitu  proses  evaluasi  penggunaan  sistem business  intelligence kepada  para pengguna,  seperti  proses  wawancara  terhadap  pengguna  sistem.  Berikut  beberapa  pertanyaan wawancara dengan setiap pengguna sebagai berikut;
Table 1. Pertanyaan Evaluation
No. Pertanyaan 1 Pada  tampilan  informasi dashboard  monitoring perkembangan  alumni  Undiksha  ini, apakah ada informasi instrumen lain yang ingin di tampilkan atau sudah cukup untuk saat ini?
2 Apakah anda kesulitan dalam menggunakan sistem dashboard monitoring perkembangan alumni Undiksha dengan tools business intelligence ?
3 Dengan menggunakan tools business intelligence pada dashboard monitoring ini, informasi perkembangan alumni undiksha menjadi mudah dipahami?
4 Apakah  anda  setuju  bahwa  sistem Business  Intelligence ini  dapat  mempercepat pemahaman anda dalam penyederhanaan data yang kompleks?
5 Menurut  anda,  apakah  informasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem Business  Intelligence ini sudah optimal?
6 Menurut  anda,  lebih  mudah  mana  dalam  memahami  informasi  perkembangan  alumni pada sistem tracer study saat ini atau dengan sistem Business Intelligence?

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menghasilkan sistem dashboard monitoring tentang informasi perkembangan alumni Undiksha berdasarkan hasil survei kuesioner tracer study . Dashboard monitoring ini terdiri dari 3 seacrh bar , 1 navigator dan 13 grafik informasi. Search bar untuk mencari/memfilter tampilan grafik berdasarkan Fakultas,  Program  Studi  dan  Tahun  Ajaran. Navigator untuk  berpindah  antar  halaman  pada dashboard monitoring berdasarkan Kategori Pilihan yang terdiri dari halaman Umum, Pekerjaan, Persebaran Alumni dan  Sumber  Dana.  Grafik  untuk  mempermudah  pengguna  membaca  dan  memahami  penyajian  data berdasarkan instrumen tracer study sebagai berikut;
Gambar  2. Business Intelligence Dashboard Halaman Utama
Pada Gambar 2 merupakan rancangan halaman utama dari dashboard monitoring Tracer Study Undiksha yang terdiri dari 3 search bar, 1 navigator dan 4 grafik informasi sebagai berikut.
1) Grafik  Pencapaian  Status  Alumni  menggunakan  grafik treemap untuk  menampilkan  status  lulusan, meliputi  Bekerja,  Belum  memungkinkan  bekerja,  Tidak  kerja tetapi  sedang  mencari  pekerjaan,  Saya melanjutkan pendidikan dan Wiraswasta/ perusahaan sendiri dalam bentuk persegi panjang berwarna.
2) Grafik Jenis Kelamin menggunakan grafik Pie untuk menampilkan total persentase jenis kelamin lulusan, meliputi Laki-laki dan Perempuan dalam bentuk lingkaran.
3) Grafik  Kesesuaian  Tingkat  Pendidikan  menggunakan grafik Clustered  Bar untuk  menampilkan  setiap tingkat kesesuain pendidikan lulusan, meliputi Tidak perlu Pendidikan tinggi, Setingkat lebih rendah, Tingkat yang sama dan Setingkat lebih tinggi dalam bentuk batang horizontal.
4) Grafik  Relevansi  Pendidikan  menggunakan  grafik Clustered  Column untuk  menampilkan  setiap hubungan Pendidikan antara pekerjaan lulusan, meliputi Sangat erat, Cukup erat, Erat, Kurang erat dan Tidak sama sekali dalam bentuk batang vertikal.
Gambar  3. Business Intelligence Dashboard Halaman Pekerjaan
Pada Gambar 3 merupakan rancangan Halaman Pekerjaan dari dashboard monitoring Tracer Study Undiksha yang terdiri dari 3 search bar, 1 navigator dan 5 grafik informasi sebagai berikut.
1) Grafik  Per  Jenis  Perusahaan  menggunakan  grafik Clustered  Bar untuk  menampilkan  setiap  jenis perusahaan dari lulusan, meliputi BUMN/BUMD, Instansi Pemerintah, Institusi/ Organisasi Multilateral, Organisasi Non-Profit/ Lembaga Swadaya Masyarakat, Perusahaan Swasta, Wiraswasta/ Perusahaan Sendiri dan Lainnya dalam bentuk batang horizontal.
2) Grafik  Kisaran  Gaji  menggunakan  grafik doughnut untuk  menunjukkan  nilai persentase pembagian kisaran gaji dari lulusan dalam bentuk kue donat atau lingkaran.
3) Grafik Per Waktu Tunggu Kerja menggunakan grafik Line untuk menampilkan beberapa kategori waktu tunggu  lulusan  mendapatkan  pekerjaan,  mulai  dari  0  bulan  sampai  12  bulan  dalam  bentuk  seperti diagram garis dengan tingkatan tertentu.
4) Grafik  Tingkat  Tempat  Kerja  menggunakan  grafik Clustered  Column untuk  menampilkan  tingkatan tempat kerja dari lulusan, meliputi Badan Usaha Tingkat Multi Nasional/Internasional, Badan Usaha Tingkat Nasional, Badan Usaha Tingkat Wilayah/Lokal, Berwirausaha Yang Berizin Dan Berwirausaha Tidak Berizin dalam bentuk batang vertikal.
5) Grafik  Status  Kerja  menggunakan grafik Clustered  Bar untuk  menampilkan  status  kerja  dari  lulusan, meliputi Ya dan Tidak dalam bentuk batang horizontal.
Gambar  4. Business Intelligence Dashboard Halaman Persebaran Alumni Pada Gambar  4 merupakan  rancangan  Halaman  Persebaran  Tempat  Kerja  Alumni  dari dashboard monitoring Tracer Study Undiksha yang terdiri dari 3 search bar, 1 navigator dan 2 grafik informasi sebagai berikut.
1) Grafik Persebaran Tempat Kerja Alumni menggunakan grafik Map untuk menampilkan letak geografis dari wilayah asal tempat kerja alumni dalam bentuk peta.
2) Grafik Perolehan IPK Per Tahun menggunakan grafik Clustered Bar untuk menunjukkan perubahan nilai IPK dari lulusan setiap tahun, mulai dari 0.00 sampai 4.00 dalam bentuk batang horizontal.
Gambar  5. Business Intelligence Dashboard Halaman Sumber Dana
Pada Gambar  5 merupakan  rancangan  Halaman  Sumber Dana  dari dashboard  monitoring  Tracer Study Undiksha yang terdiri dari 3 search bar, 1 navigator dan 2 grafik informasi sebagai berikut.
1) Grafik Sumber Dana Studi S1/D3 menggunakan grafik Stacked Area untuk menampilkan setiap jenis sumber  dana  lulusan  selama  kuliah,  meliputi  Biaya  Sendiri,  Beasiswa  BIDIKMISI,  Beasiswa  PPA, Beasiswa AFIRMASI, Beasiswa ADIK, Beasiswa Perusahaan/ Swasta dan Lainnya.
2) Grafik Sumber Dana Studi Lanjut menggunakan grafik Clustered Bar untuk menampilkan sumber dana studi lanjut lulusan selama kuliah, yaitu Biaya Sendiri.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  diperoleh  dalam  bentuk  grafik dashboard  monitoring, selanjutnya penjelasan mengenai hasil pengujian sistem business intelligence dari masing-masing pengguna sebagai berikut;
Tabel 1. Hasil UAT Dashboard Monitoring Perkembangan Alumni Undiksha
Hasil Uji UAT No. Use Case / Proses*) Berhasil / Gagal Diuji oleh**) Tanggal Test 1 Nama Uji  : Search Fakultas Deskripsi Pengujian: Verifikasi  pencarian  nama  fakultas alumni Kasus Uji: Menampilkan pencarian nama fakultas Hasil yang diharapkan: Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik berdasarkan pencarian nama fakultas alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi  Pendidikan  Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan,  Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 2 Nama Uji: Search Program Studi Deskripsi Pengujian: Verifikasi  pencarian  nama  program studi alumni Kasus Uji: Menampilkan pencarian nama program studi Hasil yang diharapkan: Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik berdasarkan pencarian nama program studi alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi  Pendidikan  Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan,  Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 3 Nama Uji: Search Tahun Ajaran Deskripsi Pengujian: Verifikasi  pencarian  tahun  ajaran alumni Kasus Uji: Menampilkan pencarian tahun ajaran Hasil yang diharapkan: Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik berdasarkan pencarian tahun ajaran alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 4 Nama Uji: Menu Kategori Pilihan Deskripsi Pengujian:
Verifikasi  pilihan  halaman  pada dashboard Kasus Uji: Menampilkan  halaman dashboard berdasarkan kategori pilihan Hasil yang diharapkan:
Dashboard business intelligence dapat menampilkan halaman dashboard berdasarkan  kategori pilihan yang telah ditentukan Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 5 Nama Uji: Monitoring Status Alumni Deskripsi Pengujian: Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022
Hasil Uji UAT No. Use Case / Proses*) Berhasil / Gagal Diuji oleh**) Tanggal Test Verifikasi penyajian grafik informasi status alumni Kasus Uji: Menampilkan  grafik  berdasarkan alumni
Hasil yang diharapkan:
Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan status alumni Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 6 Nama Uji: Monitoring Jenis Kelamin Deskripsi Pengujian:
Verifikasi penyajian grafik informasi jenis kelamin alumni Kasus Uji:
Menampilkan  grafik  berdasarkan jenis kelamin Hasil yang diharapkan: Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan jenis kelamin alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 7 Nama Uji: Monitoring IPK Per Tahun Deskripsi  Pengujian: Verifikasi penyajian  grafik  informasi  IPK  per tahun alumni
Kasus Uji:
Menampilkan  grafik  berdasarkan IPK Hasil yang diharapkan:
Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan IPK per tahun alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 8 Nama  Uji: Monitoring Kesesuaian Tingkat Pendidikan Deskripsi Pengujian: Verifikasi penyajian grafik informasi kesesuaian tingkat pendidikan alumni Kasus Uji: Menampilkan  grafik  berdasarkan tingkat kesesuaian pendidikan Hasil yang diharapkan : Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan tingkat kesesuaian pendidikan alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 9 Nama  Uji: Monitoring Relevansi Pendidikan Deskripsi Pengujian: Verifikasi penyajian grafik informasi relevansi Pendidikan alumni Kasus Uji: Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022
Hasil Uji UAT No. Use Case / Proses*) Berhasil / Gagal Diuji oleh**) Tanggal Test Menampilkan  grafik  berdasarkan relevansi pendidikan Hasil yang diharapkan: Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan  relevansi  pendidikan alumni Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 10 Nama  Uji: Monitoring Per  Jenis Perusahaan Deskripsi Pengujian: Verifikasi penyajian grafik informasi per jenis perusahaan alumni Kasus Uji: Menampilkan  grafik  berdasarkan per jenis perusahaan
Hasil yang diharapkan:
Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan  per  jenis  perusahaan alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 11 Nama Uji: Monitoring Kisaran Gaji Deskripsi Pengujian: Verifikasi penyajian grafik informasi kisaran gaji alumni
Kasus Uji: Menampilkan  grafik  berdasarkan kisaran gaji Hasil yang diharapkan: Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan kisaran gaji alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 12 Nama  Uji: Monitoring Per  Waktu Tunggu Kerja Deskripsi  Pengujian: Verifikasi penyajian  grafik  jumlah  alumni  per waktu tunggu kerja Kasus Uji:
Menampilkan  grafik  berdasarkan per waktu tunggu kerja
Hasil yang diharapkan :
Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan per waktu tunggu kerja alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 13 Nama  Uji: Monitoring Tingkat Tempat Kerja Deskripsi Pengujian: Verifikasi penyajian grafik informasi tingkat tempat kerja alumni Kasus Uji: Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022
Hasil Uji UAT No. Use Case / Proses*) Berhasil / Gagal Diuji oleh**) Tanggal Test Menampilkan  grafik  berdasarkan tingkat tempat kerja Hasil yang diharapkan : Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan  tingkat  tempat  kerja alumni Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 14 Nama Uji: Monitoring Status Kerja Deskripsi Pengujian:
Verifikasi penyajian grafik informasi status kerja alumni Kasus Uji:
Menampilkan  grafik  berdasarkan status kerja Hasil yang diharapkan : Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan status kerja alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 15 Nama  Uji: Monitoring Persebaran Tempat Kerja Alumni
Deskripsi Pengujian:
Verifikasi penyajian grafik informasi persebaran tempat kerja alumni Kasus Uji:
Menampilkan  grafik  berdasarkan persebaran tempat kerja alumni Hasil yang diharapkan : Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan  persebaran  tempat kerja alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 16 Nama Uji : Monitoring Sumber Dana Studi S1/D3 Deskripsi Pengujian : Verifikasi penyajian grafik informasi jenis  sumber  dana  alumni  selama kuliah studi S1/D3
Kasus Uji :
Menampilkan  grafik  berdasarkan jenis  sumber  dana  alumni  studi
S1/D3 Hasil yang diharapkan :
Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan jenis sumber dana studi S1/D3 alumni Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023 17 Nama Uji : Monitoring Sumber Dana Studi Lanjut Deskripsi Pengujian : Verifikasi penyajian grafik informasi jenis  sumber  dana  alumni  selama kuliah studi lanjut Kasus Uji : Berhasil Ketua Divisi Tracer Study 25/11/2022 Berhasil Kaprodi Pendidikan Teknik Informatika 02/12/2022 Berhasil Wakil Rektor Bidang Kemahasiswaan, Hubungan Masyarakat dan Alumni 23/11/2022
Hasil Uji UAT No. Use Case / Proses*) Berhasil / Gagal Diuji oleh**) Tanggal Test Menampilkan  grafik  berdasarkan jenis  sumber  dana  alumni  studi lanjut Hasil yang diharapkan :
Dashboard business intelligence dapat menampilkan grafik informasi berdasarkan jenis sumber dana studi lanjut alumni Berhasil Wakil Rektor Bidang Akademik dan Kerjasama 09/01/2023
Berdasarkan hasil pengujian sistem business intelligence dengan menguji fungsionalitas setiap menu pada dashboard monitoring perkembangan alumni yang terdiri dari 3 search bar, 1 navigator dan 13 grafik informasi terkait instrumen tracer study menunjukkan bahwa tidak ada kesalahan proses dalam sistem dan dari segi fungsional sudah memberikan hasil yang diharapkan.
Berdasarkan hasil wawancara terkait informasi pada sistem dashboard monitoring perkembangan alumni dari setiap pengguna adalah informasi yang ditampilkan pada sistem business intelligence sudah cukup  bagus  dan  mewakili  indikator tracer  study ,  semua  pengguna  tidak  mengalami  kesulitan  dalam menggunakan  sistem dashboard  monitoring ini,  semua  pengguna  mudah  memahami  informasi perkembangan  alumni  pada  sistem dashboard  monitoring ini,  semua  pengguna  setuju  bahwa  sistem dashboard  monitoring ini  dapat  mempercepat  pemahaman  dalam  penyederhanaan  data  yang  kompleks, semua  pengguna  menyatakan  bahwa  informasi  yang  dihasilkan  sistem dashboard  monitoring ini  sudah optimal dan semua pengguna menyatakan bahwa informasi pada sistem dashboard monitoring ini lebih mudah dipahami daripada sistem tracer study saat ini.

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini telah menghasilkan sistem yang dapat dapat menyajikan informasi hasil survei alumni pada sistem tracer study Undiksha dengan teknologi business intelligence . Dashboard monitoring ini dapat memberikan  beragam  visualisasi  data  secara  singkat,  mudah  dipahami  dan  informasi  detail  terkait pekerjaan alumni. Selain itu, tampilan dashboard monitoring yang ringkas memudahkan pimpinan dalam melihat  perkembangan  alumni  dan  menganalisis  masalah  yang  sering  terjadi  sehingga  dapat  segera menerapkan penanganan yang tepat. Berdasarkan hasil pengujian sistem dan hasil  wawancara dari setiap pengguna adalah sistem dashboard monitoring perkembangan alumni Undiksha ini sudah berfungsi dengan baik,  tidak  ada  kesalahan  proses  dalam  sistem  dan  dari  segi  fungsional  sudah  memberikan  hasil  yang diharapkan.  Berdasarkan  analisis  hasil  penelitian  ini,  diperlukan  beberapa  penambahan  data  untuk meningkatkan informasi pada sistem dashboard monitoring ini yakni memperbaiki database tracer study pada instansi, menambahkan data lokasi tempat tinggal alumni setiap kabupaten dan provinsi di seluruh Indonesia  maupun  di  luar  Indonesia,  menambahkan  detail  nama  negara  pada  data  lokasi  tempat  kerja alumni  dan  menambahkan  instrumen  lanjutan tracer  study tentang  informasi  alumni  beberapa  tahun setelah lulus dari universitas.

## Ucapan Terima Kasih
Dalam penelitian ini, penulis banyak mendapatkan bantuan baik berupa moral maupun material dari berbagai pihak demi menyelesaikan penelitian ini. Penulis ucapkan terima kasih kepada dosen-dosen atas segala ilmu, bantuan dan bimbingan selama proses penelitian ini. Penulis juga berterima kasih kepada pihak UPT PPKM Undiksha dan UPT TIK Undiksha telah memberikan kesempatan untuk melaksanakan penelitian di sana.

## Daftar Pustaka
Alviana,  S.,  &  Kurniawan,  B.  (2019).  Analisis  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Untuk  Meningkatkan Potensi  Pemasaran  Universitas Menggunakan  Business  Intelligence  (Studi  Kasus  Universitas  XYZ). Infotronik: Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika, 4(1), 10-15.
Dharma Lesmono, J., Pawitan, G., Dewiyani, Fransiscus, H., & Tan, A. (2020). TRACER STUDY UNPAR Tahun
2020. Universitas Katolik
Parahyangan. https://drive.google.com/file/d/1VBzB9p-
H33s0OAVcadurh9Gx2MWBmWK7/view
Handho,  L.  P.,  &  Purnamasari,  S.  D.  (2020).  Dashboard  Monitoring  Mahasiswa  Dan  Lulusan  Untuk Meningkatkan  Potensi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Serta  Strategi  Pemasaran.  In  Bina  Darma Conference on Computer Science (BDCCS) (Vol. 2, No. 3, pp. 262-268).
Hariyanto,  S.,  Arijanto,  R.,  &  Wijaya,  A.  H.  (2021).  PENERAPAN  BUSINESS  INTELLIGENCE  UNTUK MENGANALISIS  DATA  PADA  PT.  SURYAPLAS  INTITAMA MENGGUNAKAN  MICROSOFT  POWER  BI. ALGOR, 2(2), 41-50.
Hindrayani, K. M. (2020). Business Intelligence for Educational Institution: A Literature Review. IJCONSIST JOURNALS, 2(1), 22-25.
Kimball, R., & Ross, M. (2013). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling.
John Wiley & Sons, Inc.
Lesmono, J. D., Pawitan, G., & Fransiscus, H. (2020). Tracer study: survey rekam jejak alumni lulusan tahun 2017.
Lestari, M. A., Tabrani, M., & Ayumida, S. (2018). SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN PADA KANTOR DESA PUCUNG KARAWANG. Jurnal Interkom, 13(3), 14 – 21. Megasari, D., Fatika Suci, C., Mawarni, Z., Yusuf, M., Dinata, H. S., & Lawita, N. F. (2021). PENERAPAN BASIS DATA  DALAM  MENDUKUNG  PEMBELAJARAN  JARAK  JAUH  (STUDI  KASUS  PENERAPAN  SIKULI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH RIAU). Pendidikan Tambusai, 5(2), 3165 – 3172.
Merriam, S. B., & Tisdell, E. J. (2016). Qualitative Research: A Guide toDesign and Implementation - Fourth
Edition (Fourth Edition). Jossey-Bass. https://download.e-
bookshelf.de/download/0003/7195/84/L-G-0003719584-0007575839.pdf
Microsoft. (2019, September 10). Microsoft Power BI Desktop. Microsoft. https://www.microsoft.com/id- id/download/details.aspx?id=45331
Mirwansyah,  D.,  &  Sari,  N.  W.  W.  (2019,  May).  PENERAPAN  BUSINESS  INTELLIGENCE  PADA  DATA LULUSAN  STMIK  SENTRA  PENDIDIKAN  BISNIS  SAMARINDA.  In  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika dan Statistika (pp. 192-198).
Moss, L. T., & Atre, S. (2003). Business intelligence roadmap: the complete project lifecycle  for decision- support applications. Addison-Wesley Professional
Novembri, D., & Tania, K. (2019, May). Penerapan Business Intelligence Pada Perwakilan BKKBN Provinsi Sumatera Selatan. In Annual Research Seminar (ARS) (Vol. 4, No. 1, pp. 118-125).
Purwati, E., & Gunawan, S. (2018). Data Warehouse Design Acceptance of Goods In PT Transmart Using Tools Pentaho and Tableau. SIMADA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data), 1(2), 81- 92.
Rafsanjani, H., Kumaladewi, N., & Hulliyah, K. (2013). Pengembangan aplikasi business intelligence untuk bagian  operasional  dan  keuangan  pada  perusahaan  gerbang  multindo  nusantara.  STUDIA INFORMATIKA: JURNAL SISTEM INFORMASI, 6(2).
Saputra,  E.  A.,  &  Agushinta,  D.  (2021)  The  Implementation  of  Business  Intelligence  on  Smart  Sales Dashboard Using Tableau (Study Case: PT. Derma Konsep Estetika). Volume 6, Issue 1, pp. 223-226.
Sherman, R. (2014). Business intelligence guidebook : from data integration to analytics. Elsevier Inc.
Suparto, D., Sigit, W. S., & Setiady, W. (2010). Business intelligence: konsep dan metode. Jurnal CommIT, 4(1), 63-67.
Susanti,  M.  D.  E.,  &  Wibawa,  R.  P.  (2021).  Analisis  Tracer  Study  Untuk  Mengkaji  Profil  Alumni  Lulusan Program Studi S1 Teknik Informatika Unesa. Journal of Emerging Information System and Business Intelligence (JEISBI), 2(4), 43-48.
Widyastuti, R., & Indrarti, W. (2019). PERANCANGAN SISTEM INFORMASI BIMBEL BERBASIS WEB STUDI
KASUS DI BIMBEL DELTA. PROSISKO, 6(2), 102 – 108. http://codebetter.com/raymondlewallen/2005/07/13/s
WIJAYA,  C.,  &  Purnamasari,  S.  D.  (2020).  DASHBOARD  BUSINESS  INTELLIGENCE  UNTUK  MENDUKUNG STRATEGI  PEMASARAN  VITAMIN  KARET  DAN  SAWIT.  In  Bina  Darma  Conference  on  Computer Science (BDCCS) (Vol. 2, No. 4, pp. 393-399).
Wijaya, G. (2017). Perancangan Data Warehouse Nilai Mahasiswa Dengan Kimball Nine-Step Methodology. Jurnal Informatika, 4(1).
Yap, B., & Giap, Y. C. (2020). PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE PADA CV. TANGGAMAS CHEMICHAL DENGAN METODE OLAP. ALGOR, 2(1), 57-65.
Yusanti, J., & Riyadi, S. (2019, February). Dashboard-based Alumni Tracer Study Report Using Normalized
Data Store Architecture. In Proceedings of the 2019 8th International Conference on Software and Computer Applications (pp. 70-74).
(2022,  April  22).  Retrieved  from  http://uptpkkm.undiksha.ac.id:  http://uptpkkm.undiksha.ac.id/profile- upt-pkkm-undiksha/